DBSCAN聚类和改进的双边滤波算法在点云去噪中的应用

摘要：

采用基于密度的DBSCAN聚类算法对点云数据进行去噪处理,然后通过改进的双边滤波方法进行光顺处理实现点云平滑效果,最终的结果不仅有效去除了噪声点,还保留了点云模型的特征.以沈阳民国时期代表性的建筑——沈阳金融博物馆为试验模型进行试验,结果表明:通过DBSCAN聚类算法处理后得到的点云数据,再经改进的双边滤波处理所得到的数据远远比原点云数据直接运用改进的双边滤波处理得到的数据精度高,点云去噪效果更好.

关键词：DBSCAN聚类算法、双边滤波方法、噪声点、点云、密度

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金51774204

在线出版日期：2019-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：89-92